勾配ブースティング決定木を用いた高速道路における突発事象発生時の旅行時間推定

情報処理学会

抄録

高速道路では日常的に渋滞が発生し，時間のロス，ドライバーの疲労，そして事故リスクの上昇等を招いている．一方で，現在ドライバーに対して提供されている道路交通情報は，ほとんどが現在か過去の所要時間情報や規制情報である．このためドライバーが最適な経路を決定するには，単に複数経路の所要時間を比較するだけでなく，規制内容や交通量等を参考にして自分が通過する際の影響を各自で推測し判断する必要がある．本研究では既存の問題を解決する手法として，首都高速の各路線について日時の情報と突発事象を含めた規制情報をもとに，所要時間を推定するシステムを構築した．今回，機械学習を用いた分散型勾配ブースティングフレームワークの LightGBM を用いて，時刻情報と規制情報を学習し，決定木を生成することでその時点での所要時間が推定可能であることを確認した．また，推定に規制情報を活用した場合には活用しなかった場合に比べて推定の精度が向上することを示し，規制情報と所要時間の変動に因果関係があることを確認した．この検証結果によって，将来的に規制情報や規制の計画が公開された際に，その時間帯に所要時間がどのように変化するかを推定する研究の実現可能性を示した．

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